数据统计分析与实践SPSSforW1.ppt

2019/7/15,数据统计分析与实践 （SPSS for Windows 13.0）,北京师范大学教育技术学院 衷克定,2019/7/15,前言:现代教育研究方法概述,现代教育科学研究方法的特殊性: 理论-数据 定性-定量 思辨-实证 一种研究手段-数据统计分析工具 现代教育研究问题的常用方法,2019/7/15,一、现代教育科学研究方法的特殊性 现代教育科学的研究兼有社会科学与自然科学两重性质 被研究者与研究者(被试与主试)的特殊性 被研究者是有意识、有情感、有心理活动的人，其活动具有一定的不确定性。研究者也同样具有自己的社会背景、价值观念等，同样在分析、判断方面存在一定的主观意志作用。 研究过程的特殊性 在教育教学活动中，被研究者与研究者将不可避免出现交互。这种主、客体相互影响、相互作用的关系将在实验中产生无关因素，形成无关变量，造成对实验研究的干扰。 研究方法的特殊性 绝大多数教育心理及其相关的研究都是研究的人，研究方法仅仅能够达到对信息数据的输入和输出的研究。即：黑箱方法。 对人脑思维活动的生物和物理的研究还远未达到解释心理活动的水平。因此，对心理活动的研究往往是通过推测和判断，而对某活动的心理结构成分的不了解将不能描述心理变化的因果关系。 出于上述三个方面的特殊性，现代教育研究方法有其自身的研究规律。需要在不断的研究中加以总结和归纳。,2019/7/15,关于数据的管理 数据统计分析研究首先将面对的是数据。数据的管理规范： 变量与观测值(Variable & Observed Value) 变量是描述研究对象的定量化属性的。例如：编号、性别、身高、成绩等。在数据表格中表现为“一列”。 观测值是变量中的一个数值。是描述某研究对象的特定属性值的。例如：“34”号、“男”生、“1.74”米身高、“93”分等。表现为一个单元格中的数值。 个案与样本(Case & Sample) 个案是所研究个体对象的全部属性。例如：某人、某学校、某地区的所有信息，在数据表格中表现为“一行”。 样本表示的是具有某共同属性的群体的全部信息。例如：男生、女生，学校甲、学校乙，班级1、班级2等的全部信息。样本含多个个案。在数据表格中表现为“n行”。 因素或分组变量(Sample Factor or Grouping Variable) 因素是用于区分不同样本属性的变量。因素通常可以区分为不同水平。例如：性别的不同水平是“男”和“女”。班级的不同水平是“1班”、“2班”、“3班”和 “4班”。按照不同的因素可以将个案区分为不同的群体（也就是：样本）,故也称为“分组变量”。,2019/7/15,变 量,观测值,2019/7/15,案 例,样 本,2019/7/15,因素或分组变量,2019/7/15,事物属性的定性与定量描述 数据变量的测度Measurement 定类变量Nominal Variable 标称变量。其观测值既无大小之分，又无等级或次序之分，仅是一种标称或类别。像：性别、部门单位或国家地区等。可以用字符串型变量表示。但无论如何表示都不能进行加、减、乘、除等数学运算。这类变量是测度最低的变量。 定序变量Ordinal Variable 顺序变量。其观测值尽管大小没有特定意义，但属于顺序计量类型，适合于按照顺序排列的变量。像：名次、级别、职务等变量。观测值彼此之间的次序是有一定意义的，打乱定义将产生错误。可以用字符串型变量表示。但同样也是不能进行加、减、乘、除等数学运算的。这类变量的测度比标称变量高。 定距变量Internal Variable 区间变量。其观测值具有等级和次序之分。即观测值的大小和次序具有可比性，可以反映观测值之间的大小差异。但该类变量的观测值是在特定区间上有意义，超出该区间将没有意义。只可以用数值型变量表示。这种变量的测度比定序变量和定类变量都高。 定比变量Scale Variable 比例变量。按照一定间隔、比例计量数据的变量类型。如：长度、质量、重量等变量，其观测值“零”也是有定义的。观测值之间可以进行加、减、乘、除的四则运算。数值型变量。这种变量的测度是最高的。,2019/7/15,上述四种测度的变量分别表示了不同的测量等级，等级高的应用范围广泛，等级低的应用范围受局限。测度低对事物属性的描述就是定性的，即只能研究到事物的某些属性的存在和分布情况，不能研究到事物属性的量化程度。测度高对事物属性的描述既可以是定性的，也可以是定量的。 由于定类变量和定序变量的测度低，属于定性描述的变量。定距变量和定比变量测度高，属于定量描述的变量。定量在数据采集和分析处理时应当将定性描述的变量和定量描述的变量区别对待。 定性描述通常仅分析到数据的频数、频率以及不同分布情况，还可以作为分组变量讨论其他变量的描述统计量。而定量描述则不仅可以分析其平均值、方差等分布参数，而且可以对不同的分组做比较性研究和更高级的研究。,2019/7/15,调查问卷设计中的几个问题 问题的非标准化使编码困难 数据采集需要一定的可编码性。对于单项选择题应当设计互斥的选项，选项必须覆盖全部可能情况，主观与客观题分开等。 问题测度低不利于深入分析 完全标准化问题，使得到的数据不能更深入的定量化研究事物的属性。 多选题的编码问题 将非限定性多选题的变量分成N个分变量，每个分变量对应一个选项。选择该项的用“1”表示，不选择该项的用“0”表示。 将限定性、有优先级的多选题的变量分成有限个变量，每个对应一个有限选择。 测量虚伪的问题回答 设置证伪题或反题。 增加题量以提高测度 一类问题可以设计多个问题，对结果求和或求平均。,2019/7/15,二、SPSS软件包简介 当今较流行的统计分析软件包 SPSS/PC和SPSS for Windows，Statistics Package for Social Science.适用于社科研究的统计软件。 SAS， Statistics Analysis System,适用于大型的统计分析运算。 Statgragh,适用于财政金融领域的统计分析。 Systat, System statistics 系统统计分析软件包。,2019/7/15,SPSS软件包发展演化过程 七十年代开发的用于大中型计算机。 84年推出V1.0A的微机版。（DOS版） 86年推出V2.0版。 （DOS版） 87年以后推出V3.0-5 .0版 。（DOS版） 93年以来推出V6.0以上（Windows版） SPSS软件包的基本使用 数据输入与编辑。编辑器SPSS Data Editor。 数据的一般性管理。变量、样本、文件管理。 各种统计分析过程。基本、高级、专业统计。 图形与输出报告。,2019/7/15,本课程使用的教材,2019/7/15,三、现代教育研究问题的常用方法 一般性统计描述研究 频度分析FREQUENCIES 统计描述DESCRIPTIVES 数据考察分析EXPLORE 这些研究可以实现对研究对象的一般定性统计描述，如：频度、频率、百分比、有效百分比、积累百分比等。以及定量统计描述，如：描述集中趋势的平均值、中位数、众数、求和等。描述离心趋势的最大值、最小值、全距、标准差、标准误、方差等。描述分布的峰度系数及其标准误、偏度系数及其标准误、百分位数、四等分百分位数和n等分百分位数等。 上述统计描述主要实现对单一变量的统计分析。,2019/7/15,样本差异性检验研究 在多变量、多样本对照研究中主要有下面的几个统计分析手段： T检验T-TEST 一元方差分析ONE-WAY ANOVA 多元方差分析和协方差分析UNIANOVA 复方差分析MANOVA 在样本处于正态分布情况下的统计分析可以对不同样本之间的均值比较。例如：单因素双水平的t - 检验、单因素多水平的一元方差分析、多因素多水平以及含协变量的多元方差分析和协方差分析、多因变量多因素的复方差分析。,2019/7/15,样本分布检验研究 在单样本的分布的研究主要是如下统计分析手段： 非参数检验NONPAR TEST 在非正态或分布不明确情况下的统计分析中可以对样本的分布做非参数检验。例如：卡方检验、游程检验、K-S检验等。从而判断样本分布符合哪种理论分布。,2019/7/15,数据的规律性研究 在多变量或多样本彼此之间满足什么规律的研究中主要有下面的几个统计分析手段： 相关分析CORRELATION 偏相关分析PARTIAL CORR 回归分析REGRESSION 聚类分析CLUSTER 快速聚类分析QUICK CLUSTER 判别分析DISCRIMINANT 因素分析FACTOR 相关分析用以研究变量之间共同变化的关系，从而揭示彼此之间的变化规律。回归分析是将自变量与因变量之间共同变化的关系用方程(回归方程)表示。聚类分析是将属性相近的个案或变量归类的统计分析手段。因素分析是找出诸多变量中具有共同变化规律的各个综合变量(因素)，由因素对各个变量的信息资料进行解释。上述统计操作主要是围绕着对数据变化趋势进行概括和归纳，以建立数据之间变化的规律。,2019/7/15,四、个案分析 弱智学生不良行为特征分析(心理发展与教育韦小满) 对245名弱智生进行的调查，不良行为表现：攻击行为、对抗行为、不可信赖行为、退缩刻板和自伤害行为、反社会行为等，共计13个维度几十种变量的测量。 研究过程： 各年龄组中出现不良行为的频率均在90%以上。使用方法：统计描述、频度分析。 与正常学生的对比，差异显著。使用方法：差异性检验。 不良行为影响因素的分析表现在：先天因素、遗传因素、环境因素、社会因素、教育因素等。使用方法：相关性分析、因素分析等。 结论产生：确